• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.46-54
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• 2006

최근 각종 온라인 상거래 및 개인 신분카드 이용이 늘어나면서 개인 인증의 중요성이 부각되고 있다. RFID(Radio Frequency Identification) tag가 내장된 개인 신분 카드가 점차 증가하고 있지만, 본인의 인증을 할 수 있는 방법이 미비하기 때문에, 자동화 할 수 있는 대책이 시급하다. RFID tag는 현재 메모리 용량이 매우 작기 때문에, 개인의 생체정보를 저장하기 위해서는 효율적인 특징추출 방법이 필요하며, 저장된 특징들을 비교하기 위해서는 새로운 인식방법이 필요하다. 본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특정을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘을 이용한 개인생체 인증 시스템에 관한 연구를 수행하였다. 시스템은 크게 NMF(Non-negative Matrix Factorization)와 LDA(Linear Discriminants Analysis) 혼합 알고리즘을 이용한 특징 추출 부분과 해마신경망을 모델링하고 인식 성능을 실험하는 것으로 구성 되어 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정변화와 포즈변화가 포함된 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특정 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.168-173
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• 2012

본 논문은 얼굴인식 시스템 상에서 마스크를 착용한 변장이미지가 입력 감지될 경우 나머지 노출된 부분의 특징만을 가지고 가려진 사람의 신원을 추정하는 방법을 기술한다. 얼굴영역 검출 후에 마스크상단의 눈 주변 이미지만을 가지고 특징점 추출을 실시하여 등록된 얼굴 인증 데이터 베이스와의 특징점 비교를 통해 사람의 신원을 추정한다. 매칭에 쓰일 특징점 추출에는 조명에 강인하고 영상의 크기와 회전에도 변하지 않는 특성을 가진 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용한다. 특징점 매칭을 통해 정확한 매칭률은 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권7호
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• pp.7-13
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• 2020

4차 산업혁명의 핵심 IT기술인 사물인터넷은 타산업과 융합되어 사용자로부터 다양한 서비스를 제공하고 있다. IoT 융합기술은 사용자의 편의성 증대에 따른 통신환경에 대한 커뮤니케이션 패러다임을 이끌고 있다. 하지만 빠르게 발전하는 IoT 융합기술에 대한 보안 방안 마련이 시급하다. IoT는 디지털 윤리와 개인정보보호와 밀접한 관계를 가지고 있어, 타 산업에 IoT 도입에 따른 위협요소 대책안을 마련해야한다. 보안사고 발생 시 정보유출, 이미지 실추, 금적적인 손해, 인명피해 등 다양한 문제가 나타날 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 IoT기반 클라우드 융합 환경에서 안전한 접근 제어를 위한 인증서 관리기법을 제안한다. 디바이스 및 사용자 등록, 메시지 통신 프로토콜, 디바이스 갱신 및 관리 기법을 설계하였다. 공격기법 및 취약점에 따른 안전성 분석을 수행하였으며, 기존 PKI 기반 인증서 관리기법 대비 효율성 평가결과 약 32%의 감소된 수치를 확인 할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권1호
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• pp.9-16
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• 2002

기존의 아날로그 방식의 카메라 감시 시스템은 활용 거리와 데이터를 저장하기 위해 필요한 총간의 제약으로 인해 다양한 응용 시스템으로 개발되는데 많은 제약이 있었다. 그러나, 네트워크과 컴퓨터 기술의 발전으로 카메라 감시 시스템은 웹 브라우저를 사용하여 공간적인 제약 없이 원격으로 제어 될 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 디지털 데이터 압축 기술 및 관리 기술을 이용하여, 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하고 인출할 수 있게 되었다. 본고에서는 인덱스 탐색 알고리듬이라는 효율적인 데이터베이스 관리 및 검색 방식을 사용한 원격 카메라 감시 시스템을 제시하고 움직임 탐지의 효율적인 알고리듬을 제안한다. 이 새로운 알고리듬을 이용하여 웹캠이라 불리는 리눅스 기반 시스템을 개발하였고, 사용자 인증을 통해 원격지에서 동시에 여러 대의 카메라를 제어하고, 카메라를 통해 얻어진 디지털 이미지 및 탐색 로그를 저장 및 재생할 수 있는 실용적인 원격 카메라 보안 시스템을 제시한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.65-72
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• 2010

오늘날 의료 기관에서는 수많은 의료 영상자료를 만들고 관리하고 있으며, 이러한 자료들 중에서는 환자의 프라이버시와 관련된 정보도 많다. 따라서 이러한 개인정보는 외부로 노출되어서는 안 되며, 철저한 관리가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 프라이버시 관련 영상 자료에 환자의 상태 및 의료 처방 정보를 포함함으로서, 향후 영상자료의 관리 소홀로 인한 잘못된 의료처방 등을 방지할 수 있는 방안을 제안한다. 제안한 방법은 각 환자 정보에 대한 HMAC 기반의 해쉬 코드를 생성하고, 생성된 코드와 환자의 정보를 함께 이미지에 포함함으로서 향후 의사가 이 이미지로부터 추출한 데이터가 외부인에게 훼손되었는지 여부를 쉽게 감지함으로써, 환자의 정보를 보다 철저히 관리할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 또한, 환자의 의료정보를 이미지에 은닉하기 위해서 복원 가능한 데이터 은닉 기법인 DE(Difference Expansion) 알고리즘을 사용함으로서, 이미지로부터 데이터를 추출한 후 원 영상을 가지고, 환자의 상태를 쉽게 체크할 수 있게 되어 의사의 입장에서 매우 효율적인 방법으로 환자 상태를 평가할 수 있다. 제안한 방법은 뇌 영상을 촬영한 MRI 영상에서 실험한 결과 데이터은닉과 추출 그리고 영상의 복원 그리고 데이터 무결석 확인에 있어서 완벽한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1799-1808
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• 2010

최근 증가하는 협업 연구는 원격 의료 데이터 공유 및 외부 기관의 데이터 접근을 요구하고 있다. 본 논문에서는 융통성 있고 효율적인 의료 데이터 관리를 위해 웹서비스를 이용하여 그리드와 PACS 간의 상호운용성 프레임워크를 제안하고 구현하였다. DICOM 표준은 PACS와 이미지 데이터베이스 사이에 의료 이미지 데이터의 교환과 전송을 정의한다. 그러나 병원들 간 의료 데이터 교환은 신뢰할 수 있는 기관들 사이에서만 제공된다. 더군다나 DICOM은 의료 데이터 관리 기능을 제공하지 않고 그리드 미들웨어는 DICOM 데이터에 접근 가능한 표준 툴킷을 제공하고 있지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 PACS 간의 연동과 의료 데이터 관리를 가능하게 하는 웹 서비스기반의 그리드 서비스 중계자(Web Services-based Grid Service Mediator, WGSM)를 개발하였다. WGSM은 압축 중계자, GridFTP 중계자, RFT 중계자, MyProxy 중계자, MDS 중계자, RLS 중계자 등으로 구성된다. 제안한 웹서비스 기반의 프레임워크는 협업 환경에서 PACS 간 사용자 인증 및 안전한 데이터 접근을 제공한다. 특히, WGSM은 일반 사용자들이 그리드 미들웨어에 대한 어떠한 지식이 없어도 간단하고 효율적인 방법으로 원격 PACS를 접근할 수 있게 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.903-910
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• 2016

터치스크린 기반 스마트 기기가 널리 보급 되면서 모바일 환경을 위한 주요 인증 메커니즘으로 그래픽 패스워드 기법 중 하나인 패턴 락 시스템이 등장했다. 사용자가 잠금 해제를 위하여 패턴 락을 사용한 후의 남아있는 패턴 모양의 흔적은 스머지 공격에 취약하다. 이러한 스머지 공격에 대응하기 위하여 TinyLock을 포함한 다양한 패턴 락이 제안되었다. 본 논문에서는 스머지 공격이 발생할 수 있는 환경에서 획득한 스머지 패턴 이미지를 이용하여 기계 학습을 통한 자동화된 스머지 공격의 유효성에 대하여 실험하고 안드로이드 패턴 락과 TinyLock의 안전성에 대하여 비교 분석하였다. 자동화된 스머지 공격에서 높은 공격 성공률을 보였으며 기존에 많이 사용되고 있는 안드로이드 패턴 락이 TinyLock보다 더 안전하지 않음을 검증하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.283-289
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• 2012

인터넷을 이용한 원격교육이 매우 빠르게 확산됨에 따라 원격교육을 수강하는 학습자에 대한 본인 확인과 실제 학습 여부를 확인하는 것에 대한 어려움도 점점 더 커지고 있다. 원격교육에서는 교수자와 학습자가 상호 대면하지 않아도 수업이 이루어지므로 본인 출석 여부를 시스템적으로 확인해 주어야 한다. 종래의 확인 방법으로는 로그인 체크, SMS 본인 인증, 돌발퀴즈 등의 방법이 있다. 그러나 학습 시간 전반에 걸쳐 학습자 본인이 잘 참여하고 있는지를 확인하기에는 기술적인 한계가 적지 않다. 이에 본 연구에서는 실제 학습자가 학습시간 전반에 걸쳐 잘 참여하고 있는지를 PC 카메라의 이미지 촬영 기반으로 확인할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 이 시스템은 원격교육, 원격평가 등에 있어 학습자의 실제 참여 여부를 판단할 수 있게 함으로써 원격교육 신뢰성을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제23권1호
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• pp.31-39
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• 2008

어린이 먹거리 안전관리 사업의 일환으로 어린이 식품품질인증제도 연구를 수행하였다. 이 중 어린이 눈높이에 맞는 친숙한 브랜드 이미지 구축을 통하여 식품자체의 안전성을 확보함과 동시에 어린이에게 올바른 식품선택기준과 기회를 제공하기 위한 품질 인증마크를 개발하였다. 눈높이는 $8{\sim}13$세의 초등학생으로 하였고, "안전한 식품, 바른 영양, 건강한 어린이"라는 식약청 vision에 따라 로고 컨셉은 안심 미소, 인증검증 보호, 건강으로 하였다. 명칭은 식약청내 공모를 통해 제안된 ${\ulcorner}$어린이용우수식품${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$어린이안심식품${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$어린이우수식품${\lrcorner}$ 등 세 가지 안으로 하였으며, 명칭에 따라 총 36가지의 품질인증 로고시안을 제안하였다. 설문지는 이 중 ${\ulcorner}$어린이우수식품${\lrcorner}$으로 디자인된 12가지 시안으로 구성하였고, 초등학교 학부모(331명) 및 어린이(321명)를 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 학부모와 어린이의 선호도를 종합한 결과 시안 8이 16.1%로 가장 높고, 시안 6(15.5%), 시안 3(14.0%) 순임을 알 수 있었다. 이러한 연구결과를 토대로 어린이 먹거리 안전성 확보 사업의 기반을 구축하여 어린이 기호식품에 대한 부모와 어린이의 선택권을 강화할 수 있으며, 바르고 안전한 식품을 선별하기 위한 검증으로 어린이 건강을 보호할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.881-887
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• 2023

본 연구는 한국에서 상용화된 인공지능(AI) 기반 의료 영상 장치의 발전과 현재 동향을 분석하는 것을 목표로 한다. 2023년 9월 30일 기준으로 한국 식품의약품안전처에 허가, 인증 및 신고된 AI 기반 의료기기는 총 186개로, 이 중 138개가 영상의학과와 관련된 제품이었다. 본 연구는 2018년부터 2023년까지의 연도별 허가 추세, 장비 유형, 적용 부위, 주요 기능 등을 종합적으로 고찰하였다. 연구 결과, AI 의료기기는 2018년 4개 제품에서 시작하여 2023년까지 꾸준한 성장세를 보였으며, 특히 2020년 이후 급격한 증가세를 나타내었다. 이는 AI 기술의 발전과 의료분야의 수요 증가가 상호 작용한 결과로 볼 수 있다. 장비별로는 CT, X-ray, MR 순으로 AI 의료기기가 개발되었으며, 이는 각 장비별 이미지의 특성과 임상적 중요성을 반영한다. 본 연구에서는 흉부, 뇌신경, 근골격계 등 특정 부위에 대한 AI 의료기기 개발이 활발한 것을 확인하였고, 주요 기능별로는 의료영상 분석, 탐지 및 진단 보조, 영상 전송 등이 주를 이루었다. 이러한 결과는 AI의 패턴 인식 및 데이터 분석 능력이 의료영상 분야에서 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다. 또한, 본 연구는 한국 제품이 국제적인 인증, 특히 미국 FDA와 유럽 CE 인증을 받은 사례를 조사하였다. 그 결과, 다수의 제품이 두 기관의 인증을 받았으며, 이는 한국의 AI 의료기기가 국제적 수준에 부합하며, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준다. 본 연구는 AI 기술이 의료영상 분야에서 미치는 영향과 그 발전 가능성을 분석함으로써, 향후 연구 및 개발 방향에 중요한 시사점을 제공한다. 하지만, 규제 측면, 데이터의 질과 접근성, 임상적 유효성 등의 도전 과제도 지적되어, 이러한 문제들에 대한 지속적인 연구와 개선이 요구된다.